使用dify+deepseek部署本地知识库

使用difydeepseek部署本地知识库一、概述二、安装windows docker desktop1、确认系统的Hyper-v功能正常启用2、docker官网下载安装windows客户端3、安装完成后的界面如下所示三、下载安装ollama四、部署本地deepseek五、本地下载部署dify5.1 下载dify的安装包5.2 将dify解压到任意目录5.3 开始部署dify5.4 通过浏览器访问本地的dify六、设置dify使用的模型6.1 设置dify使用的模型6.2 安装模型厂商设置对应的key6.3 设置系统推理模型七、创建本地知识库7.1 安装bge-m3模型7.2 在dify中添加bge-m3模型7.3 创建本地知识库八、创建对话助手一、概述随着AI工具的广泛使用利用现有的AI工具(例如deepseek、豆包、kimi、GPT等)可以大副度地提升日常的工作效率。但对于企业来说为考虑数据的安全性可以考虑本地部署AI避免数据泄露。同时通过搭建自己本地的知识库实现定制化的功能。二、安装windows docker desktop1、确认系统的Hyper-v功能正常启用控制面板 —— 程序和功能2、docker官网下载安装windows客户端https://www.docker.com/等待安装包下载完成 双击运行安装即可所有选项保持默认3、安装完成后的界面如下所示首次安装时默认是没有任何容器显示的这是我部署好dify界面的截图三、下载安装ollama等待安装包下载完成 双击运行安装中间没有任何选项保持下一步安装即可四、部署本地deepseek此案例中部署的是deepseek-r1:7b版本说明运行上面的命令为部署deepseek-r1:7b版本由于我这里事先已经部署好了直接会进入模型。首次部署时会出现下载过程大约4.7G的容量看网速等待完成即可五、本地下载部署dify5.1 下载dify的安装包https://github.com/langgenius/dify等待安装包下载完成5.2 将dify解压到任意目录最好不要有中文切换到解压目录的docker目录(D:\dify-main\docker)中将.env.example复制重命名为.env5.3 开始部署dify由于我这里dify事先部署完成了所以显示的都是running过程。首次部署时需要等待下载相应的容器镜像创建相应的容器成功部署后可以在docker desktop界面查看创建的容器、及镜像5.4 通过浏览器访问本地的dify按第一步的提示创建管理员用户跳转到登录界面登录成功后的界面如下所示六、设置dify使用的模型6.1 设置dify使用的模型6.2 安装模型厂商设置对应的key比如这里设置ollama厂商调用本地部署的deepseek-r1:7b6.3 设置系统推理模型七、创建本地知识库7.1 安装bge-m3模型7.2 在dify中添加bge-m3模型7.3 创建本地知识库八、创建对话助手创建对话助手使用本地的知识库进行对话问答